Splunk vs Spark- 8 Differenze più importanti da imparare

Differenze tra Splunk vs Spark

Splunk viene utilizzato per la ricerca, il monitoraggio e l'analisi dei big data generati dalla macchina mediante interfacce Web. Viene utilizzato per trasformare i dati macchina nelle nostre risposte. Splunk fornisce risposte in tempo reale che soddisfano i requisiti del cliente o dell'azienda e Splunk è considerato affidabile dalle 85 società Fortune 100. Apache Spark è molto veloce e può essere utilizzato per l'elaborazione di dati su larga scala che al giorno d'oggi si sta evolvendo molto. È diventata un'alternativa a molti strumenti di elaborazione dati su larga scala esistenti nel settore delle tecnologie per i big data. Apache Spark può essere utilizzato per eseguire i programmi 100 volte più velocemente di Map Reduce i lavori nell'ambiente Hadoop, rendendolo più preferibile.

Confronto testa a testa tra Splunk vs Spark (infografica)

Di seguito è riportato il Top 8 confronto tra Splunk vs Spark

Differenze chiave tra Splunk vs Spark

Splunk è uno strumento di analisi dei big data sviluppato da una multinazionale americana Splunk con sede in California, negli Stati Uniti. Splunk ha anche collaborato con il fornitore di lavori Horton che è un fornitore di ambienti Hadoop. Spark è un framework di elaborazione cluster open-source sviluppato da Apache Software Foundation, originariamente sviluppato dall'Università della California Berkeley e successivamente donato ad Apache Foundation per renderlo open source.

Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra Splunk e Spark

1. Splunk può essere utilizzato per cercare una grande quantità di dati utilizzando SP (Splunk Search Processing Language). Spark è un insieme di API (Application Programming Interface) tra tutti i progetti Hadoop esistenti più di 30. Spark può essere eseguito su cloud Hadoop o Amazon AWS creando l'istanza Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) o la modalità cluster autonoma e può anche accedere a diversi database come Cassandra, Amazon DynamoDB, ecc.,

2. I concetti di Splunk includono Eventi, Metriche, Campi, Host, Tipi di sorgente e sorgente, tempo di indicizzazione, tempo di ricerca e indici. Spark fornisce API di alto livello in diversi linguaggi di programmazione come Java, Python, Scala e Programmazione R.

3. Le caratteristiche principali di Splunk includono Ricerca, Rapporto, Cruscotto e Avvisi, mentre Spark ha caratteristiche fondamentali come Spark Core, Spark SQL, M Lib (Libreria macchine), Graph X (per l'elaborazione dei grafici) e Spark Streaming.

4. Splunk viene utilizzato per distribuire e utilizzare, cercare, ridimensionare e analizzare i dati estratti su larga scala dall'origine. La modalità cluster Spark può essere utilizzata per lo streaming e l'elaborazione dei dati su cluster diversi per dati su larga scala al fine di elaborare rapidamente e in parallelo.

5. La modalità di manutenzione Splunk può essere utilizzata per gestire e mantenere gli indici e i cluster di indici, mentre la modalità Spark Cluster avrà applicazioni in esecuzione come singoli processi nel cluster.

6. La modalità di manutenzione in Splunk può essere abilitata utilizzando l'opzione Interfaccia riga di comando disponibile dopo aver creato il cluster. I componenti del cluster Spark sono Driver Manager, Driver Program e Worker Nodes.

7. La gestione dei cluster in Splunk può essere eseguita utilizzando un singolo nodo master ed esistono più nodi per cercare e indicizzare i dati per la ricerca. Spark ha diversi tipi di gestori di cluster disponibili come HADOOP Yarn Cluster Manager, modalità standalone (già discussa sopra), Apache Mesos (un gestore di cluster generale) e Kubernetes (sperimentale che è un sistema open source per l'implementazione dell'automazione).

8. Le funzioni del cluster di Splunk possono essere studiate da diversi concetti chiamati fattore di ricerca, fattore di replica e bucket. Le funzioni dei componenti del cluster Spark hanno Attività, Cache ed Executor all'interno di un nodo di lavoro in cui un gestore cluster può avere più nodi di lavoro.

9. Splunk fornisce API, view e search manager per interagire con i dati. Spark Cluster computing framework fornisce una shell per analizzare i dati in modo interattivo ed efficiente.

10. I prodotti Splunk sono di diversi tipi come Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk Light e Splunk Universal Forwarder Enterprise Security, Service Intelligence ecc., Spark fornisce configurazione, monitoraggio, guida alla messa a punto, sicurezza, pianificazione dei lavori e costruzione di Spark ecc.,

11. Splunk Web Framework offre gestione delle ricerche, vista Splunk, wrapper XML semplice e vista Stack JS Splunk. Spark fornisce Spark SQL, set di dati e frame di dati. Spark Session in Spark può essere utilizzata per creare frame di dati da un set di dati distribuito resiliente esistente (RDD) che è una struttura di dati fondamentale di Spark.

12. Splunk ha anche un servizio basato su cloud per elaborare lavori o processi in base alle esigenze aziendali. Spark è pigramente caricato in termini di attivazione del lavoro in cui non attiverà l'azione fino a quando non viene attivato un lavoro.

13. Splunk Cloud ha diverse funzionalità per inviare dati da varie fonti e alla distribuzione nel cloud. Lo streaming Spark ha un meccanismo di tolleranza agli errori in cui recupera il lavoro perso e si trova fuori dalla scatola senza ulteriori configurazioni o impostazioni.

14. Splunk Cloud ha capacità di ingestione, archiviazione, raccolta dati, ricerca e connettività con Splunk Cloud. Spark Streaming è disponibile tramite il repository centrale maven e la dipendenza può essere aggiunta al progetto per eseguire il programma Spark Streaming.

Tabella comparativa Splunk vs Spark

Di seguito è riportata la tabella di confronto tra Splunk vs Spark

BASE PER CONFRONTO	Splunk	Scintilla
Definizione	Trasforma i dati macchina elaborandoli nelle nostre risposte	Un cluster open source veloce per l'elaborazione di big data
Preferenza	Questo può anche essere integrato con Hadoop (Horton Works Vendor)	Più preferito e può essere utilizzato insieme a molti progetti Apache
Facilità d'uso	Più facile da usare tramite console	È più facile chiamare API e utilizzare
piattaforma	Funzionato usando il cluster incorporato	Gestito utilizzando gestori cluster di terze parti
Generalità	Utilizzato da molte aziende di fortuna 100	Open source ed è utilizzato da molte società di dati su larga scala
Comunità	Grande comunità di utenti di base per interagire	Un po 'più community di utenti
Contributori	Più collaboratori	Collaboratori open source molto grandi
Tempo di esecuzione	Il tempo di esecuzione è molto elevato	Esegue processi 100 volte più veloci di Hadoop

Conclusione - Splunk vs Spark

Splunk può essere utilizzato per integrarsi con aziende che dispongono di grandi dati di base di clienti come i trasporti, le banche e le istituzioni finanziarie, mentre Spark ha diversi tipi di framework di base e un gruppo di Application Programming Interface (API) in cui può essere utilizzato per integrarsi con molti Hadoop tecnologie o progetti basati.

Spark può essere preferito per operazioni di clustering estremamente veloci e mentre Splunk ha una base limitata di API con meno funzionalità di integrazione ma che può anche essere integrata con il framework Hadoop fornito dal venditore di opere Horton. Spark può essere meglio preferito che abbia una vasta base di utenti della comunità e abbia più opzioni di integrazione con molti database e piattaforme o applicazioni software.

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